Net assimilation rate, specific leaf area and leaf mass ratio: which is most closely correlated with relative growth rate? A meta‐analysis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Summary Data were compiled consisting of 1240 observations (614 species) from 83 different experiments published in 37 different studies, in order to quantify the relative importance of net assimilation rate (NAR, g cm −2 day −1 ), specific leaf area (SLA, cm 2 g −1 ) and leaf mass ratio (LMR, g g −1 ) in determining relative growth rate (RGR, g g −1 day −1 ), and how these change with respect to daily quantum input (DQI, moles m −2 day −1 ) and growth form (herbaceous or woody). Each of ln(NAR), ln(SLA) and ln(LMR) were separately regressed on ln(RGR) using mixed model regressions in order to partition the between‐experiment and within‐experiment variation in slopes and intercepts. DQI and plant type were then added to these models to see if they could explain some of the between‐experiment variation in the relative importance of each growth component. LMR was never strongly related to RGR. In general, NAR was the best general predictor of variation in RGR. However, for determining RGR the importance of NAR decreased, and the importance of SLA increased, with decreasing daily quantum input in experiments containing herbaceous species. This did not occur in experiments involving woody species.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle